ডেটা ড্রিফ্ট বনাম কনসেপ্ট ড্রিফ্ট: পার্থক্য কী?

মডেল ড্রিফ্ট সেই ঘটনাকে বোঝায় যেটি ঘটে যখন একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা সময়ের সাথে হ্রাস পায়। ডেটা বিতরণের পরিবর্তন, মডেলের লক্ষ্য বা উদ্দেশ্যের পরিবর্তন বা মডেলটি যে পরিবেশে কাজ করছে তার পরিবর্তন সহ বিভিন্ন কারণে এটি ঘটে। দুটি প্রধান আছে মডেল ড্রিফট ধরনের যা ঘটতে পারে: ডেটা ড্রিফট এবং কনসেপ্ট ড্রিফট।

ডেটা ড্রিফ্ট ডেটার পরিবর্তনশীল বন্টনকে বোঝায় যেখানে মডেলটি প্রয়োগ করা হয়। ধারণা ড্রিফ্ট মডেলের জন্য একটি পরিবর্তিত অন্তর্নিহিত লক্ষ্য বা উদ্দেশ্য বোঝায়। ডেটা ড্রিফ্ট এবং কনসেপ্ট ড্রিফ্ট উভয়ই a-এর কর্মক্ষমতা হ্রাস করতে পারে মেশিন লার্নিং মডেল.

মডেল ড্রিফ্ট মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য সমস্যা হতে পারে যা বাস্তব-বিশ্বের সেটিংসে স্থাপন করা হয়, কারণ এটি ভুল বা অবিশ্বস্ত ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যেতে পারে। মডেল ড্রিফ্ট মোকাবেলা করার জন্য, সময়ের সাথে সাথে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতা ক্রমাগত নিরীক্ষণ করা এবং এটি প্রতিরোধ বা প্রশমিত করার পদক্ষেপ নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ, যেমন নতুন ডেটাতে মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া বা মডেলের পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা। এই পর্যবেক্ষণ এবং সমন্বয় সিস্টেম একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হতে হবে সফ্টওয়্যার স্থাপনার সিস্টেম এমএল মডেলের জন্য।

ধারণা ড্রিফ্ট বনাম ডেটা ড্রিফ্ট: পার্থক্য কি?

ডেটা ড্রিফ্ট

ডেটা ড্রিফ্ট, বা কোভেরিয়েট শিফ্ট, সেই ঘটনাকে বোঝায় যেখানে ডেটা ইনপুট বিতরণ করা হয় যা একটি এমএল মডেল মডেলটি প্রয়োগ করা হয় এমন ডেটা ইনপুটগুলির বিতরণ থেকে ভিন্ন বিষয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। এর ফলে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে মডেলটি কম নির্ভুল বা কার্যকর হতে পারে।

ডেটা প্রবাহের একটি গাণিতিক উপস্থাপনা নিম্নরূপ প্রকাশ করা যেতে পারে:

P(x|y) ≠ P(x|y')

যেখানে P(x|y) আউটপুট ডেটা (y) দেওয়া ইনপুট ডেটার সম্ভাব্যতা বন্টন (x) বোঝায় এবং P(x|y') হল নতুন ডেটার জন্য আউটপুট ডেটা দেওয়া ইনপুট ডেটার সম্ভাব্যতা বন্টন। যা মডেল প্রয়োগ করা হয় (y')।

উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি ML মডেলকে একটি নির্দিষ্ট খুচরা দোকান থেকে গ্রাহকের ডেটার ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, এবং মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয়েছিল যে একজন গ্রাহক তাদের বয়স, আয় এবং অবস্থানের উপর ভিত্তি করে একটি ক্রয় করবে কিনা৷ 

যদি মডেলে দেওয়া নতুন ডেটার জন্য ইনপুট ডেটা বিতরণ (বয়স, আয় এবং অবস্থান) প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে ইনপুট ডেটা বিতরণের থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হয়, তাহলে এটি ডেটা ড্রিফ্ট হতে পারে এবং এর ফলে মডেলটি কম নির্ভুল হয়ে উঠতে পারে।

ডেটা ড্রিফ্ট কাটিয়ে ওঠা

ডেটা ড্রিফ্ট কাটিয়ে ওঠার একটি উপায় হল ডেটা বিতরণের পার্থক্যগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য ওজন বা স্যাম্পলিং এর মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করা। উদাহরণস্বরূপ, মডেলটি যে নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করা হবে তার জন্য ইনপুট ডেটা বিতরণের সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে মিলতে আপনি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের উদাহরণগুলিকে ওজন করতে পারেন। 

বিকল্পভাবে, আপনি মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য একটি সুষম ডেটাসেট তৈরি করতে নতুন ডেটা এবং প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে নমুনা নিতে পারেন। আরেকটি পদ্ধতি হল ডোমেন অভিযোজন কৌশল ব্যবহার করা, যার লক্ষ্য উৎস ডোমেন (প্রশিক্ষণ ডেটা) এবং টার্গেট ডোমেন (নতুন ডেটা) এর মধ্যে একটি ম্যাপিং শেখার মাধ্যমে মডেলটিকে নতুন ডেটা বিতরণে অভিযোজিত করা। এটি অর্জন করার একটি উপায় হল ব্যবহার করে সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন আলগোরিদিম।

কনসেপ্ট ড্রিফট

একটি মডেলের ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার মধ্যে কার্যকরী সম্পর্কের পরিবর্তন হলে ধারণার প্রবাহ ঘটে। পরিবর্তিত প্রেক্ষাপট সত্ত্বেও মডেলটি একইভাবে কাজ করে চলেছে, পরিবর্তনগুলি সম্পর্কে অজানা। এইভাবে, প্রশিক্ষণের সময় এটি যে নিদর্শনগুলি শিখেছে তা আর সঠিক নয়।

ধারণা ড্রিফ্টকে কখনও কখনও ক্লাস ড্রিফট বা পোস্টেরিয়র প্রোবাবিলিটি শিফটও বলা হয়। কারণ এটি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সম্ভাব্যতার পরিবর্তনকে বোঝায়:

Pt1 (Y|X) ≠ Pt2 (Y|X)

এই ধরনের প্রবাহ বাহ্যিক প্রক্রিয়া বা ঘটনা দ্বারা সৃষ্ট হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনার কাছে একটি মডেল থাকতে পারে যা ভৌগলিক অবস্থানের উপর ভিত্তি করে জীবনযাত্রার খরচের পূর্বাভাস দেয়, ইনপুট হিসাবে বিভিন্ন অঞ্চল সহ। যাইহোক, প্রতিটি অঞ্চলের উন্নয়নের স্তর বাড়তে বা কমতে পারে, বাস্তব বিশ্বে জীবনযাত্রার ব্যয় পরিবর্তন করতে পারে। এইভাবে, মডেলটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা হারায়। 

"ধারণা ড্রিফ্ট" এর আসল অর্থ হল আমরা কীভাবে নির্দিষ্ট লেবেলগুলি বুঝতে পারি তার পরিবর্তন। একটি উদাহরণ হল যা আমরা ইমেলগুলিতে "স্প্যাম" হিসাবে লেবেল করি৷ ঘন ঘন, ব্যাপক ইমেলের মতো প্যাটার্নগুলিকে একসময় স্প্যামের লক্ষণ হিসাবে বিবেচনা করা হত, কিন্তু এটি আজকে সবসময় হয় না। স্প্যাম ডিটেক্টর যারা এখনও এই পুরানো বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে তারা স্প্যাম সনাক্ত করার সময় কম কার্যকর হবে কারণ তাদের ধারণার প্রবাহ রয়েছে এবং তাদের পুনরায় প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়।

এখানে ধারণা প্রবাহের আরও উদাহরণ রয়েছে:

• ট্যাক্স সম্মতির পূর্বাভাস দেয় এমন একটি মডেলের উপর ট্যাক্স কোডের পরিবর্তনের প্রভাব
• পণ্য বিক্রয়ের পূর্বাভাস দেয় এমন একটি মডেলের উপর গ্রাহক আচরণের বিকাশের প্রভাব
• একটি কোম্পানির লাভের পূর্বাভাসের উপর একটি আর্থিক সংকটের প্রভাব৷

ধারণা ড্রিফ্ট বনাম ডেটা ড্রিফ্ট

ডেটা প্রবাহের সাথে, সিদ্ধান্তের সীমানা পরিবর্তন হয় না; ইনপুট পরিবর্তনের শুধুমাত্র সম্ভাব্যতা বন্টন - P(x)। ধারণা প্রবাহের সাথে, সিদ্ধান্তের সীমানা পরিবর্তিত হয়, ইনপুট এবং আউটপুট বন্টন উভয় পরিবর্তনের সাথে - P(x) এবং P(y)। 

আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হল যে ডেটা ড্রিফ্ট মূলত অভ্যন্তরীণ কারণগুলির ফলাফল, যেমন ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রশিক্ষণ। ধারণা প্রবাহ সাধারণত বাহ্যিক কারণের ফলে হয়, যেমন বাস্তব জগতের পরিস্থিতি।

ডেটা এবং কনসেপ্ট ড্রিফ্ট সনাক্ত এবং কাটিয়ে ওঠার কৌশল

অনেকগুলি কৌশল রয়েছে যা একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমে মডেল ড্রিফ্ট সনাক্ত করতে এবং কাটিয়ে উঠতে সহায়তা করতে পারে:

• কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ: নিয়মিতভাবে একটি হোল্ডআউট ডেটাসেটে বা উৎপাদনে এমএল মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা নির্ভুলতা বা অন্যান্য মেট্রিক্সের যে কোনো পতন শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে যা মডেল ড্রিফ্ট নির্দেশ করতে পারে।
• ডেটা এবং ধারণা ড্রিফ্ট সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম: ডেটা ড্রিফ্ট শনাক্ত করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন পেজ-হিঙ্কলে পরীক্ষা বা কোলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষা, সেইসাথে অ্যালগরিদমগুলি যা ধারণার ড্রিফ্ট সনাক্ত করে, যেমন ADWIN অ্যালগরিদম। এই অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইনপুট ডেটা বা টাস্কের পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে পারে যা মডেল প্রবাহকে নির্দেশ করতে পারে।
• ডেটা এবং ধারণা প্রবাহ প্রতিরোধ কৌশল: এই কৌশল প্রথম স্থানে ঘটতে থেকে তথ্য বা ধারণা প্রবাহ প্রতিরোধ করতে সাহায্য করতে পারে. উদাহরণস্বরূপ, ডেটা অগমেন্টেশন বা সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন ব্যবহার করা নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে একটি এমএল মডেলের ডেটার বিস্তৃত, প্রতিনিধিত্বমূলক পরিসরের এক্সপোজার রয়েছে, যা ডেটা বিতরণে পরিবর্তনের জন্য এটিকে আরও স্থিতিস্থাপক করে তুলতে পারে। একইভাবে, ট্রান্সফার লার্নিং বা মাল্টিটাস্ক লার্নিং ব্যবহার করা মডেলটিকে একটি পরিবর্তনশীল কাজ বা উদ্দেশ্যের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সাহায্য করতে পারে।
• পুনরায় প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম টিউনিং: যদি মডেল ড্রিফ্ট সনাক্ত করা হয়, নতুন ডেটাতে মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া বা সূক্ষ্ম-টিউনিং এটি কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করতে পারে। এটি পর্যায়ক্রমে করা যেতে পারে, বা ডেটা বা কাজের উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসাবে।

মডেল ড্রিফ্টের জন্য নিয়মিত পর্যবেক্ষণ এবং প্রতিরোধ বা প্রশমিত করার জন্য সক্রিয় পদক্ষেপ গ্রহণ করে, সময়ের সাথে সাথে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির যথার্থতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখা সম্ভব।

উপসংহার

উপসংহারে, ডেটা ড্রিফট এবং মডেল ড্রিফ্ট দুটি গুরুত্বপূর্ণ ঘটনা যা মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেলের কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করতে পারে। 

ডেটা ড্রিফ্ট, যা কোভারিয়েট শিফ্ট নামেও পরিচিত, তখন ঘটে যখন একটি এমএল মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া ইনপুট ডেটার বিতরণ মডেলটি প্রয়োগ করা ইনপুট ডেটার বিতরণ থেকে পৃথক হয়। মডেল ড্রিফ্ট, যা কনসেপ্ট ড্রিফ্ট নামেও পরিচিত, তখন ঘটে যখন ডেটার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য যা একটি ML মডেলকে সময়ের সাথে পরিবর্তনের বিষয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। 

ডেটা ড্রিফ্ট এবং মডেল ড্রিফ্ট উভয়ই মডেলটিকে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে কম নির্ভুল বা কার্যকরী হতে পারে এবং সময়ের সাথে একটি এমএল মডেলের কার্যকারিতা বজায় রাখার জন্য এই ঘটনাগুলি বোঝা এবং মোকাবেলা করা গুরুত্বপূর্ণ। 

বিভিন্ন কৌশল রয়েছে যা ডেটা ড্রিফট এবং মডেল ড্রিফ্টকে কাটিয়ে উঠতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে আপডেট করা ডেটাতে মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া, অনলাইন লার্নিং বা অভিযোজিত শিক্ষা ব্যবহার করা এবং সময়ের সাথে মডেলের কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করা।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/data-drift-vs-concept-drift-what-is-the-difference/